https://orcid.org/0000-0003-1759-774X
![Sample our Geography journals, sign in here to start your FREE access for 14 days]({"type":"image" , "src" : "/sda/5937/TOC-Subject-Sample-2021-Geography.jpg"})
Abstract
Understanding the processes driving terrestrial vegetation productivity dynamics in boreal ecosystems is critical for accurate assessments of carbon dynamics. Monitoring these dynamics typically requires a fusion of broad-scale remote sensing observations, climate information and other geospatial data inputs, which often have unknown errors, are difficult to obtain, or limit spatial and temporal resolutions of productivity estimates. The past decade has seen notable advances in technologies and the diversity of observed wavelengths from remote sensing instruments, offering new insights on vegetation carbon dynamics. In this communication, we review key current approaches for modeling terrestrial vegetation productivity, followed by a discussion on new remote sensing instruments and derived products including Sentinel-3 Land Surface Temperature, freeze & thaw state from the Soil Moisture & Ocean Salinity (SMOS) mission, and soil moisture from the Soil Moisture Active Passive (SMAP) mission. We outline how these products can improve the spatial detail and temporal representation of boreal productivity estimates driven entirely by a fusion of remote sensing observations. We conclude with a demonstration of how these different elements can be integrated across key land cover types in the Hudson plains, an extensive wetland-dominated region of the Canadian boreal, and provide recommendations for future model development.
RÉSUMÉ
Il est essentiel de comprendre les processus régissant la dynamique de la productivité de la végétation terrestre des écosystèmes boréaux pour pouvoir évaluer avec précision les flux de carbone. Le suivi de cette dynamique nécessite la fusion d‘observations de télédétection à grande échelle, d‘informations climatiques, et d‘autres données géospatiales, lesquelles comportent des erreurs inconnues, sont difficiles à obtenir, et limitent les résolutions spatiales et temporelles des estimations de la productivité. Au cours de la dernière décennie, des progrès technologiques notables ont diversifié les longueurs d‘onde observées par les instruments de télédétection, ce qui a permis de mieux comprendre la dynamique du carbone liée à la végétation. Dans cette communication, nous passons en revue les principales approches pour la modélisation de la productivité de la végétation terrestre, suivies d‘une discussion sur les nouveaux instruments de télédétection et leurs produits dérivés, notamment la température de la surface terrestre extraite de Sentinel-3, l‘état de gel ou de dégel du sol dérivé de la mission SMOS, et l’humidité du sol dérivée de la mission SMAP. Nous décrivons comment ces produits peuvent améliorer le détail spatial et la représentation temporelle des estimations de la productivité boréale entièrement basées sur une fusion d‘observations de télédétection. Nous concluons par une démonstration de la façon dont ces différents éléments peuvent être intégrés dans les principaux types de couverture terrestre des plaines hudsoniennes, une vaste région de la forêt boréale canadienne dominée par des zones humides, et nous formulons des recommandations pour de futures améliorations du modèle.
Acknowledgements
The authors acknowledge the help of Dr. Sara Knox for her input on the preparation of the manuscript.
Disclosure statement
No conflict of interest was reported by the authors(s).